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台下坐着埃文斯等几名技术骨
，夏景行在大黑板上一边写写画画，一边说道：
“在互联网上，
们获取信息，主要通过两种途径，编辑推荐和用户主动的搜索。”
夏景行在黑板上写了两个词，“反映到互联网模式上面，就是门户网站和搜索。
我们现在要做的，就是探索第三条途径——news feed（信息流）。”
埃文斯和几名技术骨听得一
雾水，这是个什么东西？
概念比较抽象，夏景行也看出了几眼中的疑惑，拿着马克笔，画起了信息流的实现模型图，同时解释道：
“原本用户社
和获取信息，是要跟一个个场景结合，比如在学校跟同学社，在社区跟邻居社……
信息流平台，则可以将一切场景聚合在一起，作为一个聚合器，将、信息和场景融合在一起。
这种被动式的信息灌输，恰好又迎合了们的惰
。
用专业术语来形容，就是：
根据用户在社网站上同用户或者信息互的频率，使用算法来评价用户对各种内容的喜好程度，将信息根据重要程度排列，实时推送社网络中的相关信息。
这种推送，包括用户状态更新和个资料的更新。
比如你们有个好友叫杰克，他上传了新照片、又发了一条新的博客……
你们所有，可以第一时间通过脸书看到杰克的这种变化，并给杰克评论、点赞。
杰克也能迅速回复你们，大家一起产生互动。
反过来，你们在脸书的各种变化，杰克也能第一时间看到，并且给你们点赞、评论。
如果说之前的脸书是“死的”，我们要做的就是让他“活起来”，用户可以感知他们所关注的，每分钟，甚至是每一秒钟的变化，并且立即给予回应。
我把这种社，称之为“实时”、“互动”或者“现场”社。
与的关系，可以通过脸书的社网络来维持，甚至是加
。
即使你们和杰克半年不见面，但也能通过脸书关注到彼此的变化。”
埃文斯这下听明白了，指着黑板上那个模型图问道：“戴伦，你的意思是，让脸书的信息流通得更快、更及时？”
夏景行点，就是这个意思。
埃文斯有些迟疑，“这种信息流，用户会喜欢吗？
比如杰克偷偷上传了一张照片，是他昨晚逛夜店与某个美
接吻的照片，原本他以为上传到相册里，没会知道的。
结果第二天，他起床发现，他脸书上所有好友都知道了他昨晚逛了夜店，还有艳遇。
这些知晓的，还包括他喜欢的一个孩。”
埃文斯提的这些问题，在十几年后看起来很搞笑。
但在眼下，一切都是创新，一切都在摸索，有顾虑是正常的。
夏景行笑着说：“所以我找你们来研究啊！用户的隐私，我们自然是尊重的，可以设置一个按钮，用户可以自由选择公开或者不公开。”
埃文斯恍然大悟，“那这样的话，就没问题了。我觉得其他的点，简直是
极了。”
凌凡问道：“戴伦，是不是可以这样理解，用户的主页不再是静态的、无聊的和无用的，而是不断更新的“报纸”。
呈现在脸书用户面前的是：脸书上发生的、我们认为你会关心的事
。”
夏景行微笑，“你这个“静态”和“报纸”用得很好。
以后的脸书，将是动态的，不再只有一张张个资料页摆在上面。
用户产生的信息，将像“报纸”一样分享给其他阅读、知晓。
通常当大家想到报纸时，是什么印象？
都是一些编辑化的内容，编辑决定他们想说什么、他们想要印刷什么，他们在前一个晚上这样做，然后他们把这些文章发给成千上万的。
但就脸书而言，我们正在建立一千万种不同的报纸，因为每个都有一个极其个化的版本。”
埃文斯团队的一名元老举手提问：“我感觉这和聚友网很像，他们每个用户，也有一个个化的版本！”
夏景行连连摇，“不不不，他们只是每个用户可以自由编辑主页，看起来就像一个大网站下面一个个独立的小网站一样。
用户拥有的，也只是一个个五颜六色的网站主页。
这只是外表！
我们要做的是内核，每个用户的生活呈现在脸书，都是不同的、别样的
彩。”
埃文斯有些担心的说道：“如果想要实现上千万在脸书上的频繁互动，工程量恐怕不小，需要处理的数据量，也是天量级的。”
凌凡补充
